百度言語知識技術サミットが開催され、王海鋒氏がNLP技術の進化の道筋を明らかにした

AIはより深いレベルへと進化しており、言語や知識技術の重要性がますます高まっています。 8月25日、「知識を習得し、言語を理解し、知性を身につける」をテーマにした百度脳言語知識技術サミットが開幕した。百度CTOの王海鋒氏が基調講演を行い、百度の言語知識技術の発展の歴史と最新の成果を解説し、技術と産業の発展の動向と展望を産業界、学界、研究界と共有した。百度グループ副社長の呉天氏と百度技術委員会の呉華委員長はそれぞれ、百度の言語知識技術シリーズ製品とデータセットの共同構築計画を発表し、AI技術の大規模応用を全面的に加速するための5つの新製品のリリースを開始した。王海鋒氏はスピーチで、「百度の言語・知識技術の配置と発展において、我々は常に技術発展のトレンドと産業発展のトレンドという2つのトレンドを把握することを重視し、トレンドをリードするよう努めている」と述べた。

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言語と知識技術は人工知能の認知能力の中核です。言語と知識を研究対象とし、機械が人間のように知識を習得し、言語を理解できるようにする自然言語処理技術は、人工知能の発展に不可欠です。過去10年間、百度ブレインは言語と知識技術において実りある成果を達成し、国家科学技術進歩賞を含む20以上の賞、30以上の国際競技大会優勝、300以上の学術論文の発表、2,000以上の特許申請を行っています。当社は、技術の進歩と革新を継続的に進めるとともに、革新的な製品を模索し、先進的な技術を開発者やパートナーに輸出して、さまざまな業界のインテリジェンスレベルの向上に努めています。

百度は言語と知識技術の革新をリードし、完全な技術レイアウトを形成する

半世紀以上前、自然言語処理の古い世代の学者たちは、「機械翻訳入門」という本の中で、言語や文化を超えたバリアフリーのコミュニケーションの未来を思い描きました。現在では、機械同時通訳、機械翻訳、クロスモーダル翻訳などのツールが人々の仕事や生活に溶け込み、国境を越えたコミュニケーションの夢が徐々に実現されつつあります。これらすべては、人工知能技術、特に言語と知識技術の進歩の結果です。

百度は、約10年の開発期間を経て、知識グラフ、言語理解および生成技術、およびインテリジェント検索、機械翻訳、対話システム、インテリジェントライティング、ディープ質疑応答など、上記の技術によってサポートされるアプリケーションシステムを含む、完全な言語および知識技術レイアウトを構築しました。

その中で、ナレッジグラフは機械が世界を理解するための基礎となります。機械の認知能力の進歩は、知識と大規模な知識グラフの使用にますます依存するようになっています。 Baidu は、50 億以上のエンティティと 5,500 億の事実を含む、世界最大のマルチソース異種知識グラフを構築しました。これは、絶えず進化と更新が行われ、さまざまな業界に適用され、1 日に 400 億回以上呼び出されています。

それだけでなく、Baidu は、基本エンティティ知識グラフ、業界知識グラフ、イベント グラフ、フォーカス グラフなど、さまざまなアプリケーション シナリオと知識形式に対応するさまざまなタイプの知識グラフも確立しており、音声、ビデオ、画像を統合したマルチモーダル知識グラフも確立しています。その背後には、ラベルなしのビッグデータオープン知識マイニング技術、知識体系の自己拡張を伴う知識グラフ自己学習技術、マルチソースの異種データを統合する知識補完・統合技術など、百度が開発した一連の知識グラフ構築手法がある。

知識の助けにより、言語理解関連技術の能力は絶えず強化され、機械は人間のように徐々に学習し、向上することができます。百度は、ディープラーニングに基づく知識を組み込み、人間と同じ継続学習能力を持つ知識強化型意味理解フレームワーク「ERNIE」を提唱し、世界で権威のあるデータセット「GLUE」で初めて90点台を突破し、人間のスコアを上回り、一時トップに立った。知識の統合、意味理解、小規模サンプル学習機能の強化により、機械の読解力や会話能力も急速に向上しています。

もちろん、人間が世界を認識する方法と同様に、機械が世界を認識するときは、自然言語を使用するだけでなく、音声、視覚、発話などのマルチモーダル情報を総合的に応用することがよくあります。

この目的のために、百度は知識強化型クロスモーダル深層意味理解法を開発した。知識を通じてクロスモーダル情報を関連付け、言語を使用して異なるモダリティの情報の意味を記述することにより、機械は「はっきりと見る」から「理解する」へ、「はっきりと聞く」から「理解する」への移行、つまり画像と言語、音声と言語の統合理解を実現できる。シーングラフの知識を統合するクロスモーダルセマンティック理解事前トレーニング技術により、クロスモーダル推論機能が大幅に向上しました。

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機械が自然言語を理解するだけでなく、機械が人間と対話するためには言語生成タスクも不可欠です。 Baidu の言語生成事前トレーニング技術は、マルチストリームメカニズムに基づいており、言語生成プロセス中に、単語やフレーズなどのさまざまな粒度の意味情報を考慮し、生成効果を向上させます。一方、複数文書の要約生成では、グラフ構造の意味表現を通じて段落構造​​の知識を導入し、文書間のドメイン関係モデリングの問題を解決しながら、長いテキストの意味表現機能を強化します。百度は言語生成技術とその他の言語・知識技術を組み合わせて、20以上のメディアに採用され、1日35万回以上の呼び出しがあるインテリジェント作成プラットフォームを構築しました。

最先端の技術は、知能レベルの向上のために引き続き活用されている。

言語と知識技術における包括的な進歩は、検索、翻訳、対話システムなどのさまざまな製品やアプリケーションに顕著に反映されています。王海鋒氏は、知識グラフ、言語理解、クロスモーダル意味理解などの技術を通じて、インテリジェント検索はユーザーが知識や情報をより効率的、正確かつ便利に取得するのに役立つと紹介しました。インテリジェント検索がさらに発展すれば、検索はどこにでも存在するようになります。

Baiduは、ナレッジグラフ駆動型の対話制御技術と、潜在空間に基づく初の大規模オープンドメイン対話モデルPLATOを提案し、開発者がインテリジェント対話システムを効率的に構築し、大規模なアプリケーションを実現できるように支援するインテリジェント対話カスタマイズおよびサービスプラットフォームUNITを立ち上げました。 Baidu Translateは200以上の言語をサポートし、毎日1000億文字以上の翻訳リクエストに応答し、40万以上のサードパーティアプリケーションをサポートしています。技術的には、マルチエージェント共同学習、意味単位に基づく同時通訳モデル、希少言語グループ化混合トレーニングアルゴリズムを提案しています。

また、百度の言語・知識技術の成果もオープンソースプラットフォームを通じて継続的に輸出され、インターネット、金融、医療、教育など多くの分野で役割を果たしており、産業知能レベルを向上させるとともに、各方面からも認められています。これは、百度の言語・知識技術が過去10年間で継続的に進歩してきたことを示す最良の証拠です。

王海鋒氏はスピーチの最後に、言語と知識技術のさらなる発展に期待を述べた。同氏は、複雑な知識表現と迅速な構築技術、知識とディープラーニングのさらなる統合、知覚と認知を深く統合するクロスモーダル意味理解技術、モデルの解釈可能性と堅牢性など、継続的に研究し解決する必要がある技術的課題はまだたくさんあると述べた。しかし、百度は将来に自信に満ちており、機械が「知識を習得し、言語を理解し、知能を持つ」方法を常に模索し、学界や産業界と協力しながら言語・知識技術、人工知能技術の継続的な進歩を促進し、業界の継続的な向上と質の高い社会経済の発展に大きく貢献したいと考えています。